1.一种基于概率分布的AltaRica故障树生成方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)结合AltaRica模型，搭建概率时间模型；

(2)系统故障模型的搭建；

(3)故障树的生成；

(4)系统故障逻辑的动态建模；

(5)系统概率故障树的运行。

2.根据权利要求1所述的基于概率分布的AltaRica故障树生成方法，其特征在于，步骤(1)具体包括如下步骤：结合系统组件的失效分布类型，定义不同组件的故障状态；对事件及其触发机制进行拓展，引入概率、时间属性，结合概率确定事件触发的时间。

3.根据权利要求1所述的基于概率分布的AltaRica故障树生成方法，其特征在于，所述概率时间模型与AltaRica模型的结合方式为：在类节点事件中加入概率和概率分布两个String类型变量，作为在界面上进行概率分布确定以及概率数值输入的存储数据变量，设定函数SetDistribution()用于确定概率分布函数并确定延迟时间。

4.根据权利要求1所述的基于概率分布的AltaRica故障树生成方法，其特征在于，步骤(2)具体包括如下步骤：将AltaRica模型进行图形化建模，通过类节点建模方式建立系统组件模型，确定组件可能触发的事件、输入输出量、组件工作状态以及各组件之间的交互关系。

5.根据权利要求1所述的基于概率分布的AltaRica故障树生成方法，其特征在于，步骤(2)具体包括如下步骤：

(a)确定系统架构，明确系统层次等级、整体模型输入输出信息；

(b)确定外部实体和内部功能，分析各组件的外部输入输出关系，定义组件内部工作状态，根据组件建立类节点信息；

(c)确定接口关系，统一各组件接口信息，通过连线断言对组件交互关系进行约束。

6.根据权利要求1所述的基于概率分布的AltaRica故障树生成方法，其特征在于，步骤(3)具体包括如下步骤：对系统故障模型进行分析，结合各组件事件的概率分布，通过故障树生成算法生成相应的故障树。

7.根据权利要求1所述的基于概率分布的AltaRica故障树生成方法，其特征在于，步骤(3)具体包括如下步骤：

(a)在当前系统视图中查找“out”节点；

(b)遍历连线数组以获取和剪切与当前视图中“out”节点连接的连线绑定的断言；

(c)将断言赋给AltaRica分析功能类进行分析并切割，得到与连线相连的类节点信息；

(d)判断节点类型，如果节点为当前视图的节点，则执行步骤(e)，如果为子系统内的节点，执行步骤(f)；

(e)通过节点输入流信息和视图信息得到线条的前序断言，通过前序断言得到前序节点，判断前序节点，有前序节点执行步骤(e)，没有前序节点执行步骤(g)；

(f)先将视图信息更新为子系统视图信息，然后从步骤(a)重新开始执行；

(g)视图信息更新为上一级视图信息，判断视图信息，无前序视图执行步骤(h)，有前序视图则将当前节点视图信息更新为前序视图信息，执行步骤(c)；

(h)生成故障树图；

(i)系统实时运行时根据设定的概率分布，在不同的时间点激发事件；

(j)根据激发的事件，在转换中刷新状态变量；

(k)根据所有变量的当前状态，计算绑定到断言的输出流变量的状态；

(l)根据系统故障树中涉及的所有输出流变量的状态，实时刷新系统概率故障树中各个节点的状态。

8.根据权利要求1所述的基于概率分布的AltaRica故障树生成方法，其特征在于，步骤(4)具体包括如下步骤：通过计时器来设计系统的运行时间，模拟系统动态运行情况下各组件触发事件而造成自身状态的变化及对相关组件状态的影响关系，通过运行时间计算系统由组件故障而导致的系统故障次数，得到系统的故障率，实现系统故障模型的动态验证。

9.根据权利要求1所述的基于概率分布的AltaRica故障树生成方法，其特征在于，步骤(4)具体包括如下步骤：

(a)根据故障树分析系统各节点的失效状态，故障的传播路径；

(b)确定触发事件的概率分布方式，计算事件触发的延迟；

(c)根据节点的转换关系，确定当满足事件触发条件下节点工作状态的变化情况；

(d)根据节点的断言来确定节点的输入输出量，节点的传递关系；

(e)通过计时器来设定系统的运行时间，当满足事件触发的时间时描述各节点工作状态的变化以及相关节点的影响关系；

(f)通过运行时间计算系统由组件故障而导致的系统故障次数，得到系统的故障率，实现系统故障模型的动态验证。

10.一种基于概率分布的AltaRica故障树生成系统，其特征在于：包括类建模模块、类故障树模块和子系统模块，所述类建模模块用于结合AltaRica模型，搭建概率时间模型，系统故障模型的搭建；所述类故障树模块用于故障树的生成；所述子系统模块用于执行系统故障逻辑的动态建模，系统概率故障树的运行。